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基于轻量级光谱-空间注意力交互网络的高光谱地物分类研究
1
作者
周予
程二丽
+1 位作者
张娅莉
刘宇红
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期397-404,共8页
通过引入基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类算法,高光谱图像(hyperspectral image, HSI)分类任务的精度取得显著的提升,但目前主流CNN算法往往较为复杂且参数量大,从而导致网络难以训练以及容易产生过拟合问...
通过引入基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类算法,高光谱图像(hyperspectral image, HSI)分类任务的精度取得显著的提升,但目前主流CNN算法往往较为复杂且参数量大,从而导致网络难以训练以及容易产生过拟合问题。为在保证网络分类性能的前提下实现轻量化,本文提出一个轻量级架构的基于光谱-空间注意力交互机制的CNN网络用于HSI分类。为实现HSI的光谱-空间特征提取,构建了一个轻量化的双路径骨干网络用于两种特征的提取和融合。其次,为提高特征的表征能力,设计了两个注意力模块分别用于光谱和空间特征的权重再调整。同时,为加强双路径特征之间的关联以实现特征的更好融合,注意力交互机制被引入到网络中以进一步提升网络性能。在3个真实HSI数据集上的分类结果表明,本文所提网络可达到99.5%的分类准确度,并相比于其他网络至少减少50%的参数量。
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关键词
HSI地物分类
轻量化cnn架构
注意力交互机制
光谱-空间特征提取
原文传递
题名
基于轻量级光谱-空间注意力交互网络的高光谱地物分类研究
1
作者
周予
程二丽
张娅莉
刘宇红
机构
信阳职业技术学院数学与信息工程学院
贵州大学大数据与信息工程学院
出处
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期397-404,共8页
基金
教育部科技发展中心产学研创新基金--新一代信息技术创新项目(2018A02047)
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合基础-ZK[2021]重点001)资助项目。
文摘
通过引入基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类算法,高光谱图像(hyperspectral image, HSI)分类任务的精度取得显著的提升,但目前主流CNN算法往往较为复杂且参数量大,从而导致网络难以训练以及容易产生过拟合问题。为在保证网络分类性能的前提下实现轻量化,本文提出一个轻量级架构的基于光谱-空间注意力交互机制的CNN网络用于HSI分类。为实现HSI的光谱-空间特征提取,构建了一个轻量化的双路径骨干网络用于两种特征的提取和融合。其次,为提高特征的表征能力,设计了两个注意力模块分别用于光谱和空间特征的权重再调整。同时,为加强双路径特征之间的关联以实现特征的更好融合,注意力交互机制被引入到网络中以进一步提升网络性能。在3个真实HSI数据集上的分类结果表明,本文所提网络可达到99.5%的分类准确度,并相比于其他网络至少减少50%的参数量。
关键词
HSI地物分类
轻量化cnn架构
注意力交互机制
光谱-空间特征提取
Keywords
HSI classification
lightweight
cnn
architecture
attention interaction mechanism
spectralspatial feature extraction
分类号
P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量级光谱-空间注意力交互网络的高光谱地物分类研究
周予
程二丽
张娅莉
刘宇红
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
已选择
0
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参考文献
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